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21世纪高职高专新概念教材:Excel在统计学中的应用_第8章 回归分析

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8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析
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第8章回归分析 其8.线性回归分析的基本原理 其8.2图表分析与回归函数分析 其83Exce回归分析工具 其8.4多元回归分析 其8.5非线性回归分析

第8章 回归分析 8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

本章学习目标 ◆回归分析的基本思想 ◆利用Exee图表进行线性回归分析 ◆利用Exce回归分析工作表函数进行线性回归分 析 ◆利用Exc回归分析工具进行一元及多元线性回 归分析 ◆非线性回归分析的基本思路

本章学习目标 u 回归分析的基本思想 u 利用Excel图表进行线性回归分析 u利用Excel回归分析工作表函数进行线性回归分 析 u利用Excel回归分析工具进行一元及多元线性回 归分析 u 非线性回归分析的基本思路

8.1线性回归分析的基本原理 其8.1.1回归分析的概念 其8.1.2回归分析的主要内容 这回首页

8.1 线性回归分析的基本原理 8.1.1 回归分析的概念 8.1.2 回归分析的主要内容 返回首页

81.1回归分析的概念 其首先要区分两种主要类型的变量:一种变量相 当于通常函数关系中的自变量,对这样的变量 能够赋予一个需要的值(如室内的温度、施肥 量)或者能够取到一个可观测但不能人为控制 的值(如室外的温度),这样的变量称为自变 量;自变量的变化能引起另一些变量(如水稻 亩产量)的变化,这样的变量称为因变量

8.1.1 回归分析的概念 首先要区分两种主要类型的变量:一种变量相 当于通常函数关系中的自变量,对这样的变量 能够赋予一个需要的值(如室内的温度、施肥 量)或者能够取到一个可观测但不能人为控制 的值(如室外的温度),这样的变量称为自变 量;自变量的变化能引起另一些变量(如水稻 亩产量)的变化,这样的变量称为因变量

其由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个 随机变量的观测值时,所建立的数学模型及所 进行的统计分析,称为回归分析。因此,回归 分析是研究随机变量与非随机变量之间的数量 关系的一种数学方法。如果所建立的模型是线 性的就称为线性回归分析。线性回归分析不仅 告诉我们怎样建立变量间的数学表达式,即经 验公式,而且还利用概率统计知识进行分析讨 论,判断出所建立的经验公式的有效性,从而 可以进行预测或估计 国本

由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个 随机变量的观测值时,所建立的数学模型及所 进行的统计分析,称为回归分析。因此,回归 分析是研究随机变量与非随机变量之间的数量 关系的一种数学方法。如果所建立的模型是线 性的就称为线性回归分析。线性回归分析不仅 告诉我们怎样建立变量间的数学表达式,即经 验公式,而且还利用概率统计知识进行分析讨 论,判断出所建立的经验公式的有效性,从而 可以进行预测或估计。 返回本节

8.1.2回归分析的主要内容 其回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量 之间的回归模型;如何根据样本观测数据,估 计并检验回归模型及未知参数;在众多的自变 量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的, 哪些变量的影响是不显著的;根据自变量的已 知值或给定值来估计和预测因变量的值 其 Excel提供了许多回归分析的方法与工具,它 们可用于不同的分析目的 这回在节

8.1.2 回归分析的主要内容 回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量 之间的回归模型;如何根据样本观测数据,估 计并检验回归模型及未知参数;在众多的自变 量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的, 哪些变量的影响是不显著的;根据自变量的已 知值或给定值来估计和预测因变量的值。 Excel提供了许多回归分析的方法与工具,它 们可用于不同的分析目的。 返回本节

8.2图表分析与回归函数分析 其8.2.1利用图表进行分析 其8.22Exce中的回归分析工作表函数 其8.2.3利用工作表函数进行回归分析 这回首页

8.2 图表分析与回归函数分析 8.2.1 利用图表进行分析 8.2.2 Excel中的回归分析工作表函数 8.2.3 利用工作表函数进行回归分析 返回首页

8.2.1利用图表进行分析 其例8-1某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间 存在一定关系,图8-1所示(“线性回归分析” 工作表)是实测12个纤维样品的强度y与相应 的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的 关系。 其(1)打开“线性回归分析”工作表。 其(2)在工具栏上选择“图表向导”按钮,单 击打开图表向导对话框,如图8-2所示,在 “图表类型”列表框中选择“XY散点图” 单击“下一步”按钮进入图表向导步骤2

8.2.1 利用图表进行分析 例8-1 某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间 存在一定关系,图8-1所示(“线性回归分析” 工作表)是实测12个纤维样品的强度y与相应 的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的 关系。 (1)打开“线性回归分析”工作表。 (2)在工具栏上选择“图表向导”按钮,单 击打开图表向导对话框,如图8-2所示,在 “图表类型”列表框中选择“XY散点图” , 单击“下一步”按钮进入图表向导步骤2

其(3)在图表向导步骤2对话框的“数据区域”中输入 “B2:C13”,选择“系列产生在”为“列”,如图8-3 所示,单击“下一步”按钮进入步骤3。 其(4)在图表向导步骤3的对话框中,打开“图例”页 面,取消“显示图例”,省略标题,如图8-4所示。 其(5)单击“完成”按钮,得到XY散点图如图8-5所示。 其(6)在散点图中,把鼠标放在任一数据点上,右击, 在快捷菜单中选择“添加趋势线”,打开趋势线对话 框。 其(7)在“添加趋势线”对话框中打开“类型”页面, 选择“线性”选项,在“选项”页面中选择“显示公 式”和“显示R平方”选项,单击“确定”按钮,得 到趋势回归图,如图8-6所示

(3)在图表向导步骤2对话框的“数据区域”中输入 “B2:C13” ,选择“系列产生在”为“列” ,如图8-3 所示,单击“下一步”按钮进入步骤3。 (4)在图表向导步骤3的对话框中,打开“图例”页 面,取消“显示图例” ,省略标题,如图8-4所示。 (5)单击“完成”按钮,得到XY散点图如图8-5所示。 (6)在散点图中,把鼠标放在任一数据点上,右击, 在快捷菜单中选择“添加趋势线” ,打开趋势线对话 框。 (7)在“添加趋势线”对话框中打开“类型”页面, 选择“线性”选项,在“选项”页面中选择“显示公 式”和“显示R平方”选项,单击“确定”按钮,得 到趋势回归图,如图8-6所示

3 A123456789 「1编号拉伸倍数强度 2.1 2.5 2.7 2.7 3.5 9 10 43858537452 11 10 12 13124.63.5 图8-1“线性回归分析xs工作表

图8-1 “线性回归分析.xls”工作表

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